Вывод кратко — CPU и GPU созданы для разных задач и пытаться впихнуть все функции в один чип — это как пытаться создать продукт, решающий все проблемы, который нужен всем и который купят все :)
CPU создан для выполнения программ общего назначения. Архитектура CPU много сложнее архитектуры GPU — так как CPU должен эффективно быстро обрабатывать любой код общего назначения — с ветвлениями, переходами, сбросами конвейера, переключениями между контекстами и прочее. Чтобы всё это делать быстро и хорошо используется куча оптимизаций типа выполнение инструкций не по порядку (Out of Order execution), предсказание переходов, поддержка когерентности кэшей, поддержка балансирования загрузки исполнительных портов, переименование регистров и прочее.
GPU — это сугубо High-Performance арифметика, массивно-параллельный сопроцессор, специально созданный для обработки массивных последовательностей входных данных (изначально графики — пиксели, вершины, цвета), теперь — любые массивно сериализуемые данные.
GPU никогда не сможет выполнять программу общего назначения (тем более так же эффективно, как это делает CPU). С другой стороны, CPU не нужно быть молотилкой, усложняя ещё больше свою архитектуру. Добавление массивного параллелизма в процессор общего назначения — тяжелая задача, которая приведёт к замедлению общей производительности. Гораздо правильнее вынести тяжёлые вычисления на сопроцессор, не нагружая основную архитектуру.
Единственное — не совсем понятно — что хранится в Kernel Space — код системных функций непосредственно отображается в виртуальное адресное пространство каждого процесса?
По поводу High Context и Low Context и культуру — не совсем верная трактовка понятий. То есть дословный перевод конечно верен. Но в Америке и Европе под High/Low Context понимают другое, а именно — зависимость поведения человека от постоянных внешних факторах (культура, обычаи, менталитет, атмосфера в коллективе и т.д.) В этом смысле — High Context означает, что на поведение, решения и продуктивность сотрудника существенное влияние оказывает «context» (многие тайцы боятся говорить своё мнение и задавать вопросы на митинге, пока этого не сделает босс, например) В этом смысле Россия — High Context страна. В то же время Low Context означает концентрацию на ситуации, на решении проблемы, на результате, вне зависимости от настроения/правоты начальника, вне зависимости от культуры и традиций — американец пойдёт и прямо скажет о том, что ему мешает выполнить работу. И кстати, многие американцы не признают авторитета менеджера, пока он не доказан — так что тут не соглашусь с автором
Тем не менее все современные (и более того — будущие) интеловские чипсеты и девайсы содержат часть I/O Base Address регистров — т.е. отображают регистры в пространство портов. Наверное пока рано отказываться от этого в реализации PCI-библиотеки
Хотя, как человеку, знакомому только с софтверной частью PCI, разбираться тяжело с VHDL — общая концепция ясна, какие сигналы за какими ходят по шине и как синхронизируются. Когда говорится, что инициатор — южный мост — имеется ввиду транзакция от процессора, пришедшая из северного моста в южный?
И про прерывания тоже интересно услышать кстати.
Но то что всё это компилируется, заливается в FPGA и работает в винде — реально круто!!!
transform
opacity
filter
CPU создан для выполнения программ общего назначения. Архитектура CPU много сложнее архитектуры GPU — так как CPU должен эффективно быстро обрабатывать любой код общего назначения — с ветвлениями, переходами, сбросами конвейера, переключениями между контекстами и прочее. Чтобы всё это делать быстро и хорошо используется куча оптимизаций типа выполнение инструкций не по порядку (Out of Order execution), предсказание переходов, поддержка когерентности кэшей, поддержка балансирования загрузки исполнительных портов, переименование регистров и прочее.
GPU — это сугубо High-Performance арифметика, массивно-параллельный сопроцессор, специально созданный для обработки массивных последовательностей входных данных (изначально графики — пиксели, вершины, цвета), теперь — любые массивно сериализуемые данные.
GPU никогда не сможет выполнять программу общего назначения (тем более так же эффективно, как это делает CPU). С другой стороны, CPU не нужно быть молотилкой, усложняя ещё больше свою архитектуру. Добавление массивного параллелизма в процессор общего назначения — тяжелая задача, которая приведёт к замедлению общей производительности. Гораздо правильнее вынести тяжёлые вычисления на сопроцессор, не нагружая основную архитектуру.
Единственное — не совсем понятно — что хранится в Kernel Space — код системных функций непосредственно отображается в виртуальное адресное пространство каждого процесса?
Хотя, как человеку, знакомому только с софтверной частью PCI, разбираться тяжело с VHDL — общая концепция ясна, какие сигналы за какими ходят по шине и как синхронизируются. Когда говорится, что инициатор — южный мост — имеется ввиду транзакция от процессора, пришедшая из северного моста в южный?
И про прерывания тоже интересно услышать кстати.
Но то что всё это компилируется, заливается в FPGA и работает в винде — реально круто!!!